Question

我搜索了这个问题并找到了一些答案，但它们似乎都没有用。这是我在python中使用的脚本来运行我的R脚本。

import subprocess
retcode = subprocess.call("/usr/bin/Rscript --vanilla -e 'source(\"/pathto/MyrScript.r\")'", shell=True)

我收到此错误：

Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote,  : 
  no lines available in input
Calls: source ... withVisible -> eval -> eval -> read.csv -> read.table
Execution halted

这是我的R脚本的内容（非常简单！）

data = read.csv('features.csv')
data1 = read.csv("BagofWords.csv")
merged = merge(data,data1)
write.table(merged, "merged.csv",quote=FALSE,sep=",",row.names=FALSE)
for (i in 1:length(merged$fileName))
{
        fileConn<-file(paste("output/",toString(merged$fileName[i]),".txt",sep=""))
        writeLines((toString(merged$BagofWord[i])),fileConn)
        close(fileConn)
}

当我在r命令行中使用source('MyrScript.r')时，r脚本运行正常。此外，当我尝试使用我在命令行中传递给subprocess.call函数（即/usr/bin/Rscript --vanilla -e 'source("/pathto/MyrScript.r")'）的确切命令时，它可以找到，我真的不知道是什么问题。

Answer 1

我不太相信Rscript调用中的源，因为您可能无法完全理解在哪里运行不同的嵌套 R会话。由于您的工作目录不是您认为的那样简单，因此该过程可能会失败。

Rscript可让您直接运行脚本（如果您使用的是Linux，请参阅man Rscript）。

然后你可以直接做：

subprocess.call ("/usr/bin/Rscript --vanilla /pathto/MyrScript.r", shell=True)

或更好地将Rscript命令及其参数解析为列表

subprocess.call (["/usr/bin/Rscript", "--vanilla", "/pathto/MyrScript.r"])

此外，为了简化操作，您可以创建 R可执行文件。为此，您只需在脚本的第一行添加：

#! /usr/bin/Rscript

并赋予其执行权。有关详细信息，请参阅here。

然后你可以像执行任何其他shell命令或脚本一样进行python调用：

subprocess.call ("/pathto/MyrScript.r")

Answer 2

我认为RPy2值得研究，这是一篇关于R-bloggers.com的精彩演示，以帮助您入门：

http://www.r-bloggers.com/accessing-r-from-python-using-rpy2/

基本上，它允许您使用提供高级别和低级别接口的R对象访问R库。

以下是最新版本的文档：https://rpy2.readthedocs.io

我喜欢将Python用户指向Anaconda，如果您使用包管理器conda来安装rpy2，它还会确保您安装R。

$ conda install rpy2

这是一个基于文件介绍的小插曲：

>>> from rpy2 import robjects
>>> pi = robjects.r['pi']
>>> pi
R object with classes: ('numeric',) mapped to:
<FloatVector - Python:0x7fde1c00a088 / R:0x562b8fbbe118>
[3.141593]

>>> from rpy2.robjects.packages import importr
>>> base = importr('base')
>>> utils = importr('utils')

>>> import rpy2.robjects.packages as rpackages
>>> utils = rpackages.importr('utils')
>>> packnames = ('ggplot2', 'hexbin')
>>> from rpy2.robjects.vectors import StrVector
>>> names_to_install = [x for x in packnames if not rpackages.isinstalled(x)]
>>> if len(names_to_install) > 0:
...     utils.install_packages(StrVector(names_to_install))

运行R片段：

>>> robjects.r('''
...         # create a function `f`
...         f <- function(r, verbose=FALSE) {
...             if (verbose) {
...                 cat("I am calling f().\n")
...             }
...             2 * pi * r
...         }
...         # call the function `f` with argument value 3
...         f(3)
...         ''')
R object with classes: ('numeric',) mapped to:
<FloatVector - Python:0x7fde1be0d8c8 / R:0x562b91196b18>
[18.849556]

一个小型的独立图形演示：

from rpy2.robjects.packages import importr
graphics = importr('graphics')
grdevices = importr('grDevices')
base = importr('base')
stats = importr('stats')

import array

x = array.array('i', range(10))
y = stats.rnorm(10)

grdevices.X11()

graphics.par(mfrow = array.array('i', [2,2]))
graphics.plot(x, y, ylab = "foo/bar", col = "red")

kwargs = {'ylab':"foo/bar", 'type':"b", 'col':"blue", 'log':"x"}
graphics.plot(x, y, **kwargs)


m = base.matrix(stats.rnorm(100), ncol=5)
pca = stats.princomp(m)
graphics.plot(pca, main="Eigen values")
stats.biplot(pca, main="biplot")

Answer 3

尝试在R脚本的开头添加一行代码：

setwd("path-to-working-directory")

除此之外，将路径替换为包含文件features.csv和BagofWords.csv的文件夹的路径。

我认为您遇到的问题是因为当您从R运行此脚本时，您的工作目录已经是正确的路径，但是当您从python运行脚本时，它默认为其他地方的工作目录（可能是顶部的用户目录）。

通过在R脚本的开头添加额外的行，您将显式设置工作目录，并且要在这些文件中读取的代码将起作用。或者，您可以使用这些文件的完整文件路径替换read.csv()中的文件名。

@dmontaner在他的回答中提出了这种可能性：

由于简单的事情，例如您的工作目录不是您认为的那个，该过程可能会失败。

Answer 4

如果您只想运行脚本，则可以使用system("shell command")提供的sys库的import sys。如果您有一个有用的输出，您可以在shell命令的末尾按" > outputfilename"打印结果。

例如：

import sys

system("ls -al > output.txt")

Answer 5

我不建议使用系统调用，python和R之间存在很多差异，尤其是在传递数据时。

有许多标准库可以从Python中调用R来选择，请参阅此answer

从python运行R脚本

5 个答案: